编译：chux 出品：ATYUN订阅号 谷歌为其机器学习框架TensorFlow定制的芯片——TPU正在向边缘设备发展。...它们已在内部为Google相册，Google Cloud Vision API调用和Google搜索结果等产品提供支持。...它们不训练机器学习模型，而是使用TensorFlow的轻量级低成本版本进行推理（预测），这比完整堆栈框架更节能。...这使得它们在执行诸如从数据集（在云TPU的情况下）中训练机器学习模型以及在设备上执行这些模型（Edge TPU的功能）等任务时非常高效。 ?...谷歌还构建了一个开发套件，由Edge TPU，NXP芯片和Wi-Fi模块组成。开发套件将在10月对开发者开放。
• 边缘计算要求“云-边-端”协同。边缘计算涉及业务的部署，业务的发现，分流规则的下发等环节，各个环节上不同运营商支持的技术方案不尽相同，客观上阻碍了业务的快速上线。...加速，切片以及边缘计算的API，供业务调用，以实现对设备的QoS，切片管理； • 行业应用：套件本身不包含上层行业应用，但对外提供两套RESTful API接口，IoT Explorer相关的数据模板和运维接口...图3 – 5G物联开发套件的总体架构 ——5G模组 模组是指封装了基带芯片、射频芯片、微处理等核心组件的通信模块，一般用在物联网终端设备上，为其提供数据传输功能。...图8 – 开发套件对远程运维的支持 IoT Explorer整合了腾讯云在大数据、AI智能、图像视频、安全、无服务计算等产品能力，在高效稳定的通信连接基础上，能够满足各类设备消息通信场景下用户的个性化需求...为了帮助用户快速将自己的创意变成现实，开发独具特色的物联网应用，IoT Explorer将一些通用的服务及典型场景服务进行抽象，用户只需通过调用 API 或简单配置，即可快速应用开发平台提供的服务，开发效率得到大幅提升
在自学机器学习上，一般人很难保持足够的动力持续下去。标准的测试数据往往是非常枯燥的，并且可能与你和你的日常生活毫不相干，甚至可以说是无聊至极。...在你看来，你想要的应该是找到并且研究一个能够对你有用的数据集。 在这篇文章中，我们将会给出一些关于你可能会用到的数据集的想法，这些想法也许可以刺激你甚至加速你在机器学习上的应用。...在接下来的部分中，我们将探讨在你生活中的三个你可能会使用到机器学习进行调查的领域。 家庭生活中的机器学习 在你的生活中有可以用机器学习进行建模的问题或者数据么？...如果你在这方面比较关心的话，这可能在你个人投资上对你有一些影响。 通勤：您可以对你自己的出行方面进行建模。例如你在某天通勤是坐的是哪辆火车或者公交、通勤所需要的时间、抵达时间预测或燃料消耗量等细节。...请记住，您必须有能力或者权利拿到你所需的数据，这很可能就意味着您必须花费一些时间来测量和收集数据。 兴趣爱好中的机器学习 除了机器学习以外你还有兴趣爱好吗？
可以想见，未来谷歌Edge TPU在物联网以及智能终端设备中的巨大使用空间，以及对物联网芯片市场的冲击。 将机器学习带到边缘，省钱！省时！...Edge TPU的设计旨在补充谷歌云TPU，因此，你可以在云中加速ML的训练，然后在边缘进行快速的ML推理。你的传感器不仅仅是数据采集——它们还能够做出本地的、实时的、智能的决策。 ?...随着连接设备的爆炸式增长，再加上对隐私/机密性、低延迟和带宽限制的需求，在云中训练的AI模型越来越需要在边缘上运行。Edge TPU是谷歌为在边缘运行AI而设计的专用ASIC。...推出配套软件 Cloud IoT Edge Cloud IoT Edge是将Google Cloud强大的数据处理和机器学习功能扩展到网关、摄像头和终端设备的软件，使物联网应用更智能、更安全、更可靠。...这个套件包括一个模块化系统（SOM），集合了谷歌的Edge TPU，一个NXP的CPU, Wi-Fi，和Microchip的安全元件。开发套件将在今年10月对开发者开放，也可以注册申请提前访问。 ?
本文是实时流计算 2018 年终盘点，作者对实时流计算技术的发展现状进行了深入剖析，并对当前大火的各个主流实时流计算框架做了全面、客观的对比，同时对未来流计算可能的发展方向进行预测和展望。...Edgent 是为 IoT 而生的，内嵌在网关或边缘设备上，实时分析流数据，目前还在 ASF 孵化中。...Flink 运行时架构 Flink 有统一的 runtime，在此之上可以是 Batch API、Stream API、ML、Graph、CEP 等，DAG 中的节点上执行上述模块的功能函数，DAG 会一步步转化成...IoT 技术快速成熟，赋能了车联网、工业、智慧城市、O2O 等线下场景。线下数据高速增长，敏感数据不上云，数据量太大无法上云，毫秒级以下的时延，这些需求催生了靠近业务的边缘计算。...边缘设备上不仅可以运行脚本和 Flink，也可以执行机器学习和深度学习算法推理。视频摄像头随处可见，4K 高清摄像头也越来越普遍，交警蜀黎的罚单开的越来越省心。
01 StarlingX StarlingX，一个专注于对低延迟和高性能应用进行优化的开源边缘计算及物联网云平台，StarlingX 项目是基于WindRiver 的产品 Titanimu Cloud...可以充分满足用户按需使用、按需部署的切实要求；另一方面，Baetyl 在设计上还采用全面容器化的设计思路，基于各模块的镜像可以在支持Docker 的各类操作系统上进行一键式构建，依托 Docker 跨平台支持的特性...下图演示了 AWS IoT Greengrass 的基本架构。 ? 2019年5月，AWS的边缘计算平台AWS IoT Greengrass，以机器学习推理支持的形式进行了改版。...借助 AWS IoT Greengrass，互联设备可以运行 AWS Lambda 函数、Docker 容器，或同时运行两者，基于机器学习模型执行预测、使设备数据保持同步以及与其他设备安全通信 – 甚至在没有连接...您可对 AWS IoT Greengrass 进行编程、管理设备上的数据的生命周期，使之可筛选设备数据，并仅将必要信息传输回 AWS 中。
冷路径捕获历史遥测数据进行进一步处理，通常用于数据分析，在本解决方案中用于机器学习 (ML)。 ?...由于数据存储在 Azure Blob 中，Azure 机器学习工作室提供了一个名为“导入数据”的特定模块，可以使用该模块连接到 Azure Blob 服务。...“评分模型”模块对经训练的模型进行评分预测，而“评估模型”，顾名思义，则使用标准指标，如准确性（分类模型的优劣性，即正确结果占总事例数的比例）、精准率（正确结果占所有阳性结果的比例）和召回率（模型返回的所有正确结果的比例...，通过正确的组合，可以帮助构建集成 IoT、机器学习、认知服务和 ASP.NET Core API 的端到端解决方案。...(gallery.azure.ai) 上发表机器学习实验。
边缘节点上的资源约束。 边缘架构的高度分布式和可扩展性挑战。 KubeEdge在云侧具有控制平面，在边缘侧具有worker节点。可以从云侧到边缘侧进行统一的容器应用编排。...Beehive作为消息分发框架，KubeEdge模块之间通过消息进行通信，可以动态加载模块。EdgeMesh在边缘提供ServiceMesh，使服务可以在不同的Pod，节点和位置上运行。...KubeEdge支持对远程边缘节点及其上运行的应用程序进行“集中管理”。这是主要的远程管理功能。 展望未来，KubeEdge项目团队将包括新功能，例如边缘上的边缘到边缘通信和数据分析框架。...MEC有很多潜在的垂直和水平用例，例如自动驾驶汽车（AV），增强现实（AR）和虚拟现实（VR），游戏和人工智能（AI），机器学习（ML）和支持深度学习（DL）的应用程序，例如自主导航，使用自然语言处理（...这是通过社区贡献和测试的蓝图（blueprint）实现的，然后由AkrainoAPI小组委员会发布API白皮书，其中包含测试的蓝图，供行业采用。
AiTechYun 编辑：nanan 学习识别和分类对象是一种基本的认知技能，可以让动物在世界上发挥作用。例如，将另一种动物识别为朋友或敌人，可以决定如何与之互动。...为了解开这两个可能性，研究人员在Purdue MRI设施中进行扫描，同时对具有不同透明度水平的面具覆盖的新颖抽象刺激物进行分类。...先进的机器学习方法被用来处理大脑活动，并尝试仅基于测量的大脑活动来预测刺激物的观察条件。这个过程有时被称为“读心术”,并使用支持向量机(SVM)。...全脑分析的结果表明, SVM可以区分最恶化的视觉条件和其他两个(退化)查看条件。 通过对SVM学习模式的分析，发现后视区V1、V2、V3和V4在不同的观测条件下是最重要的。...显然，需要做更多的工作来更好地理解大脑处理信息的方式，而机器学习方法（如SVM），可能会允许加速这些发现。 本文为atyun出品，转载请注明出处。
可以想见，未来谷歌Edge TPU在物联网以及智能终端设备中的巨大使用空间，以及对物联网芯片市场的冲击。 将机器学习带到边缘，省钱！省时！...随着连接设备的爆炸式增长，再加上对隐私/机密性、低延迟和带宽限制的需求，在云中训练的AI模型越来越需要在边缘上运行。Edge TPU是谷歌为在边缘运行AI而设计的专用ASIC。...推出配套软件 Cloud IoT Edge Cloud IoT Edge是将Google Cloud强大的数据处理和机器学习功能扩展到网关、摄像头和终端设备的软件，使物联网应用更智能、更安全、更可靠。...这个套件包括一个模块化系统（SOM），集合了谷歌的Edge TPU，一个NXP的CPU, Wi-Fi，和Microchip的安全元件。开发套件将在今年10月对开发者开放，也可以注册申请提前访问。...这一操作将使得那些已经使用TensorFlow作为其主要机器学习框架的开发者，更快更高效地使用Edge TPU，提供全栈式硬件，进一步将其锁定在谷歌云的生态系统中。
微服务之间通过一套通用的Restful应用程序编程接口（API）进行通信。...Edgent解决的问题，是如何对来自边缘设备的数据进行高效的分析处理。为加速边缘计算应用在数据分析处理上的开发过程，Edgent 提供一个开发模型和一套API用于实现数据的整个分析处理流程。...Azure IoT Edge运行于边缘设备上，但使用与云上的AzureIoT 服务相同的编程模型；因此用户在开发应用的过程中除对计算能力的考量外，无需考虑边缘设备上部署环境的差异，还可以将在云上原有的应用迁移至边缘设备上运行...由于相同的编程模型，Azure 机器学习和 Azure数据流分析等 Azure云服务也可以 部署到 IoTEdge模块，此特性便于在网络边缘部署复杂的人工智能应用，加快了开发过程。...IoTEdge代理从IoTHub接收IoTEdge模块的部署信息，实例化该模块，并保 证该模块的正常运行，如对故障模块进行重启，并将各模块的运行状态报告至IoT中心。 （3）IoT云界面。
微服务之间通过一套通用的Restful应用程序编程接口（API）进行通信。 ?...Edgent解决的问题，是如何对来自边缘设备的数据进行高效的分析处理。为加速边缘计算应用在数据分析处理上的开发过程，Edgent 提供一个开发模型和一套API用于实现数据的整个分析处理流程。...Azure IoT Edge运行于边缘设备上，但使用与云上的AzureIoT 服务相同的编程模型；因此用户在开发应用的过程中除对计算能力的考量外，无需考虑边缘设备上部署环境的差异，还可以将在云上原有的应用迁移至边缘设备上运行...由于相同的编程模型，Azure 机器学习和 Azure数据流分析等 Azure云服务也可以 部署到 IoTEdge模块，此特性便于在网络边缘部署复杂的人工智能应用，加快了开发过程。...IoTEdge代理从IoTHub接收IoTEdge模块的部署信息，实例化该模块，并保 证该模块的正常运行，如对故障模块进行重启，并将各模块的运行状态报告至IoT中心。 （3）IoT云界面。
更不用说除了连接到这些设备（顺便说一下，安全地）之外，您还需要从中获取信息，存储，处理并以某种方式对其进行分析。 这就是物联网平台的用武之地。它们通常涵盖了所有这些基础。...4.IBM Watson IoT IBM Waston（以前称为Bluemix）物联网平台提供了与机器学习能力的高级集成。IBM的平台实际上非常友好 - 甚至是您希望在项目中实现的第三方功能。...它可以帮助您连接，管理和测试物联网传感器和设备，收集和存储数据，将其可视化，并应用机器学习算法进行数据分析。ThingsIO可与Raspberry Pi，Node MCU和ESP8266配合使用。...SmartWorks可与云端和边缘架构配合使用，并可帮助进行数据汇总，流式传输，分析（使用机器学习），可视化，并根据行业标准提供安全性。...该物联网平台由以分层架构排列的服务组成。开发人员希望物联网系统在不同层面上更加模块化和可扩展，并优化网络中所有链路的处理能力，从边缘设备到数据中心。
随着物联网越来越普遍，用例越来越多，某些应用程序将需要实时或接近实时的分析。而企业物联网系统却无法单独安装在云上。 ? 在听到边缘计算这个术语的之前，进行物联网研究是很困难的。...但你不能从中间的管道中赚钱，这就是为什么我们试图通过事实上的开放标准来使之标准化。” 然而，Gardner说，在专有和开源之间进行选择比在边缘平台和用例之间进行匹配更不重要。...IDC预测，到2019年，IoT设备所产生的数据中，至少有45%将在网络边缘进行存储，分析和处理。 但我们是否接近物联网边缘计算真实状态？...在另一个例子中，Schmid描述了一个制造工厂，在工厂的机器和传感器上收集的大量物联网数据需要额外的计算能力才能传输到云端进行分析，然后根据分析结果生成机器学习模型，最后将结果推回原处。...“我认为客户的需求非常基本，而且非常重要。我们可以将机器学习和更复杂的边缘计算模型等内容构建到这些设备中。” 物联网边缘计算的杀手级应用 ?
StreamingML 提供多种流式机器学习方法对数据进行实时分析与预测，用户仅需编写SQL调用相关函数便可实现数据统计，异常检测，实时聚类，时间序列分析等场景。...支持智能边缘平台（Intelligent EdgeFabric） 智能边缘平台 （IEF）与实时流计算服务的结合，支持流处理云端管理，边缘侧运行，提供实时流处理能力。...主要应用在互联网行业中小企业、物联网、车联网、金融反欺诈等多种行业应用场景，如互联网汽车、日志在线分析、在线机器学习、在线图计算、在线推荐算法应用等。 1....场景优势 丰富的IoT SQL函数：区域检测函数、偏航检测函数、相对位置判断等常用的IoT函数。 ...场景特点：物联网IoT直接调用实时流计算服务API，实时流计算服务可以实时读取传感器信息并执行用户的分析逻辑，分析结果对接到DIS、RDS等服务，并用于可视化、持久化、告警或报表展示。
FPGA上的AI服务 ? 在今天的Build大会上，微软发布了Project Brainwave的“预览版”，这个平台，用FPGA在Azure云和边缘设备上实时运行深度学习模型。...微软还宣布了一个边缘设备上的“有限预览版”Project Brainwave。...在一众同行都在追求自研机器学习专用芯片的时候，微软发出了不同的声音。...这类芯片给微软带来了比Google TPU所使用的ASIC更大的灵活性，这家公司正逐步为整个数据中心部署FPGA，他们在FPGA上实现的机器学习性能，与那些专属芯片不相上下。...据介绍，在Azure IoT Edge的帮助下，工业设备、无人机等即便在没有联网的情况下，也能运行机器学习模型。 在今天的大会上，微软宣布Azure IoT Edge已经和高通、大疆达成合作。
在今天的Build大会上，微软发布了Project Brainwave的“预览版”，这个平台，用FPGA在Azure云和边缘设备上实时运行深度学习模型。...在一众同行都在追求自研机器学习专用芯片的时候，微软发出了不同的声音。...这类芯片给微软带来了比Google TPU所使用的ASIC更大的灵活性，这家公司正逐步为整个数据中心部署FPGA，他们在FPGA上实现的机器学习性能，与那些专属芯片不相上下。 ?...据介绍，在Azure IoT Edge的帮助下，工业设备、无人机等即便在没有联网的情况下，也能运行机器学习模型。 在今天的大会上，微软宣布Azure IoT Edge已经和高通、大疆达成合作。 ?...这个设备背后，也是机器学习、认知服务和IoT Edge等技术的支持。 这个设备中的摄像头支持1024×1024分辨率，这款摄像头也将在下一代HoloLens头盔中使用。 ?
第二个是现在大家都在进行研究的分布式机器学习。众所周知，分布式机器学习实际上不是一个新的领域，那如何将分布式学习推广到在边缘网络上来进行？...在实时的边缘场景下如何保证训练和推理的性能、速度和准确度，实际上将面临很多挑战，下图是在云上、数据中心进行分布学习和在边缘网络上进行分布学习的对比。...通过资源管理和任务调度，对资源进行合理、有效地使用，从而加速开发和优化视频应用的AI模型的性能。平台层可以提供机器学习的服务、数据服务和可视化的服务，应用层可以实现视频、监控的这些应用的调度。...相互影响也对学习带来许多挑战：机器人策略的改变会带来环境的不稳定性；机器人的分布式训练需要单独的奖励反馈，环境给出的反馈怎么分解成对单个机器人的反馈，如何量化每个机器人对团队合作的贡献；机器人的数量增多会给学习过程带来维数灾难问题...具体来说，我们将研究如何在实时的情况下做到可靠的机器学习，可靠的任务调度，乃至容错等方面；如何在不同的机器人，不同的车、物体中进行个性化，并保护数据隐私；如何提升边缘节点的决策速度，并通过离线计算和离线智能方面的研究减少边缘节点对云或集中控制的依赖
主题包括但不限于： • 边缘计算基础架构和启用边缘的应用程序 • 边缘计算的蜂窝基础设施 • 边缘计算是5G应用和服务的推动力 • 网络连接，例如从客户端到边缘以及从边缘到云 • 物联网中心 • 边缘机器学习和...新兴的认知辅助应用程序可能涉及多个计算密集型模块，这些模块需要连续且同时工作，这进一步增加了这些移动设备上本已有限的资源的负担。...因此，至关重要的是及早发现这些故障并加以缓解。 解决方案： 在本文中，我们提出了使用监督型机器学习和统计技术在基础架构级别的边缘云中检测和预测所有故障的框架。...该项目扩展了此FaaS模型，使其适合在IoT的所有规模的层级中使用（传感器，边缘设备和云），以促进健壮，便携式和低延迟的IoT应用程序的开发和部署。...特别适用于信息物理应用，从本地规模的机器人协调和城市规模的交通管理到区域/星球尺度的智能电网。这些应用程序中的每一个都利用事件排序和定时偏移量来做出实时决策，从而在其分布式端点上以协调的方式进行操作。
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